回帰分析と相関分析は、どのように使い分けたらよいですか？ Inonge Kameta2019/03/18(月) - 17:30![avatar mx-auto white]( "Editage Insights")
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検証したい仮説が複数あるのですが、どの分析手法が適しているのか分かりません。結果の解釈や報告の仕方などを含む、各分析手法の使い方が分かるリソースを探しています。私のようなキャリアの浅い研究者にお勧めのリソースがあれば教えてください。
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相関分析を使うか回帰分析を使うかは、研究のデータセットや目的によって異なります。相関分析は、2つの変数の関係を定量的に表すために使用します。相関分析では、片方の変数が変化したときに他方がどの程度変化するかを示す相関係数を算出し、2変数間の線形関係を評価します。
回帰分析は相関分析の関連手法で、結果変数と危険因子または交絡変数との関係を評価するものです。結果変数は反応変数または従属変数とも呼ばれ、危険因子と交絡変数は予測変数または独立変数とも呼ばれます。回帰分析は、既知の変数(x)の単位変化における推定変数(y)への影響を特定する必要がある場合に役立ちます。
統計分析でさらなるサポートが必要な場合は、Editage’s Statistical Review Serviceをはじめとする専門の出版支援サービスの力を借りるのもよいでしょう。
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